論文の概要: Breaking On-Chip Communication Anonymity using Flow Correlation Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15687v2
- Date: Thu, 1 Feb 2024 19:05:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-05 19:55:50.615363
- Title: Breaking On-Chip Communication Anonymity using Flow Correlation Attacks
- Title（参考訳）: フロー相関攻撃を用いたオンチップ通信匿名化
- Authors: Hansika Weerasena, and Prabhat Mishra
- Abstract要約: ネットワークオンチップ(NoC)アーキテクチャにおける既存の匿名ルーティングプロトコルのセキュリティ強度について検討する。
既存の匿名ルーティングは、NoCに対する機械学習(ML)ベースのフロー相関攻撃に対して脆弱であることを示す。
本稿では,MLに基づくフロー相関攻撃に対して,トラフィック難読化技術を用いた軽量な匿名ルーティングを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.977255700811213
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Network-on-Chip (NoC) is widely used to facilitate communication between
components in sophisticated System-on-Chip (SoC) designs. Security of the
on-chip communication is crucial because exploiting any vulnerability in shared
NoC would be a goldmine for an attacker that puts the entire computing
infrastructure at risk. NoC security relies on effective countermeasures
against diverse attacks, including attacks on anonymity. We investigate the
security strength of existing anonymous routing protocols in NoC architectures.
Specifically, this paper makes two important contributions. We show that the
existing anonymous routing is vulnerable to machine learning (ML) based flow
correlation attacks on NoCs. We propose lightweight anonymous routing with
traffic obfuscation techniques to defend against ML-based flow correlation
attacks. Experimental studies using both real and synthetic traffic reveal that
our proposed attack is successful against state-of-the-art anonymous routing in
NoC architectures with high accuracy (up to 99%) for diverse traffic patterns,
while our lightweight countermeasure can defend against ML-based attacks with
minor hardware and performance overhead.
- Abstract（参考訳）: Network-on-Chip (NoC) は、洗練されたSystem-on-Chip (SoC) 設計におけるコンポーネント間の通信を容易にするために広く使われている。
オンチップ通信のセキュリティは、共有NoCの脆弱性を悪用することは、全コンピューティングインフラストラクチャーを危険にさらす攻撃者にとっての金鉱である。
NoCセキュリティは、匿名攻撃を含む様々な攻撃に対する効果的な対策に依存している。
NoCアーキテクチャにおける既存の匿名ルーティングプロトコルのセキュリティ強度について検討する。
具体的には,二つの重要な貢献を述べる。
既存の匿名ルーティングは、NoCに対する機械学習(ML)ベースのフロー相関攻撃に対して脆弱であることを示す。
本稿では,MLに基づくフロー相関攻撃に対して,トラフィック難読化技術を用いた軽量な匿名ルーティングを提案する。
実トラフィックと合成トラフィックの両方を用いた実験により,NoCアーキテクチャにおける最新の匿名ルーティングに対する攻撃が,多様なトラフィックパターンに対して高い精度(最大99%)で成功し,軽量な対策により,ハードウェアと性能のオーバーヘッドが小さいMLベースの攻撃に対して防御可能であることが明らかになった。
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